基于大数据机器学习的主动式审计方法与应用研究 |
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引用本文: | 陈青松,梁敏杰,陈凤仪,沈定平,黄水平.基于大数据机器学习的主动式审计方法与应用研究[J].中国总会计师,2024(3):53-55. |
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作者姓名: | 陈青松 梁敏杰 陈凤仪 沈定平 黄水平 |
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作者单位: | 1. 广东电网有限责任公司佛山供电局;2. 广东电网有限责任公司 |
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摘 要: | 本文主要探讨了基于大数据机器学习的主动式审计方法,及其在现实应用中的效果和作用。当前审计工作中,受审计技术、审计工具和审计人员能力素质的制约,审计分析的力度和广度达不到要求,数据处理和分析速度需要提升,审计职业化队伍建设也需要进入快速通道。主动式审计方式通过利用技术手段,可实现由“结果审计”向“过程审计”的转变,变被动审计为主动审计,提升审计质量和效率。本文详细介绍了主动式审计的内涵、目标、分析业务内容和应用场景,为审计工作的智能化、数字化、信息化提供了新的思路和方法。
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关 键 词: | 大数据 机器学习 主动式审计 |
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